Power を計算しました。misspecified のもとでの power under local alternative において、既存の方法を dominate することが分かりました。

パラメータの推定量の分布を検定の用いることの可能性について、検討しました。Leipzig でいろいろ深く議論したいと思います。

示したいと考えていること：任意の f-div について、optimal を使うと asymptotic type-II error は同じ。 どの f を使えばよいか、という問題に言及している論文は一応ある。その問に答えを出したい。

f-div の decomposition を最適化しました。Higher order asymptotics も計算しました。 やはり Qin 法がよいみたいです。Optimal decomposition が求まったことは、役に立つ内容と思います。 考え得るもっとも一般的な設定で、ほぼ全てを明らかにできたと思…

推定量のクラスを拡張して再度計算しました。 推定量とモデルとdiv の関連が定量的に分かりました。 asymptotics が fdiv-decomposition の違いに依存しないことを示したい。 Higher order asymptotics も再計算が必要でしょう。

論文を執筆しました。Intro と numerical studies 以外は書きました。

推定について、optimality と divergence の両者が整合するための条件から、ある非線形微分方程式が導出されます。それを解くと、mutual information が出てきました。その他、いくつかの例でも似たような結果が出てきます。 背後になにか、幾何学的 invaria…

少し違った推定量を使うと、いままでよりスッキリと、いろいろなことが理解できました。 1st order は自明、2nd order で非自明な結果。 (セミ)パラの設定だとノンパラと異なり、漸近最適性などを主張することができます。 Qinさんの論文にある推定量がなぜ…

ある検定について、いままで見たことがない現象を観察しました。帰無分布が縮退するので、パワーのオーダーが改善されます。これは一体何なのか?